英伟达当地时间周二在洛杉矶举行的SIGGRAPH大会上宣布了一项人工智能芯片的新配置，英伟达创始人CEO黄仁勋表示，新的芯片能加速生成式人工智能应用程序，并降低大模型的运行成本，让数据中心规模化。
这款最新发布的人工智能芯片GH200使用与英伟达当前最高端的AI芯片H100相同的GPU，但配备141GB的内存以及72核的ARM芯片，H100的内存为80GB。
“这款芯片是为全球数据中心的横向扩展而设计的。”黄仁勋在发布会上表示。
黄仁勋还表示，新的芯片将于明年第二季度起通过英伟达的经销商供货，并在今年年底前提供样品。但目前这款芯片的价格仍未公布。
英伟达副总裁Ian Buck在一场媒体发布会上表示，新版本的芯片增加了高带宽内存的数量，这种设计能够驱动更大的AI模型运行。GH200经过优化，可以执行AI推理功能，从而有效地为类似ChatGPT等生成式AI应用程序提供支持。
英伟达发布新型芯片的背景是人工智能大模型的规模正在不断扩大。“随着模型参数的增加，它们需要更大的内存才能在不相互连接的单独芯片系统上运行，额外的内存提高了GPU的性能。”Buck说道。
目前英伟达在人工智能芯片市场占据主导地位，据估计市场份额超过80%。例如支持谷歌的Bard和OpenAI的ChatGPT运行的都是英伟达的GPU。而随着全球的科技巨头、云服务提供商和初创公司都在抢夺GPU资源来开发自己的人工智能模型，英伟达的芯片供不应求。
通常，使用人工智能模型的过程至少分为两个部分：训练和推理。首先，使用大量数据训练模型，这个过程可能需要数月时间，有时需要数千个GPU；然后，模型在软件中使用推理来进行预测或生成内容。与训练一样，推理的计算成本很高，并且每次软件运行时都需要大量处理能力。且与训练不同的是，推理几乎持续进行，而训练只有当模型需要更新时才需要重新进行。
“你几乎可以在GH200上运行任何你想要的大型语言模型，它会疯狂地进行推理。”黄仁勋说，“大型语言模型的推理成本将大幅下降。”
英伟达还发布了一个系统，将两个GH200芯片组合成一台计算机，适用于更大的模型。黄仁勋称之为“全球最大的单体GPU”。
在人工智能芯片供不应求之际，上周英伟达的主要竞争对手AMD发布了一款AI芯片MI300X，该芯片可支持192GB内存，并具有AI推理能力。谷歌和亚马逊等公司也在设计自己的定制人工智能推理芯片。
英伟达发布会的另一个亮点为OpenUSD的相关进展。OpenUSD近期由美国3D内容行业的5家主要公司：苹果、英伟达、皮克斯、Adobe和Autodesk联合成立，目标是有一天可能成为“元宇宙”的3D图形标准。该组织正通过促进3D工具和数据更大的互操作性，使开发者和内容创作者能够描述、编写和模拟大型3D项目，并构建范围不断扩大的3D产品和服务。
今年的SIGGRAPH上，IBM高级副总裁Darío Gil的主题演讲涉及量子计算的未来以及它如何帮助解决实际问题。索尼首席技术官Hiroaki Kitano也在SIGGRAPH上主持一个关于电影创意产业的论坛。
SIGGRAPH也一直是展示在混合虚拟现实（XR）研究前沿的场所，今年也不例外。Meta展示了两款VR和MR头戴设备，其中一款是Butterscotch Varifocal，它将变焦技术与视网膜分辨率VR显示相结合；另一个是Flamera，这是一款计算相机，使用光场技术。Butterscotch Varifocal和Flamera均仍处于Meta的研发阶段，但这些技术可能会在未来激发电子消费产品的灵感。
【责任编辑:赵家瑞 】
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